Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，由伯克利視覺與學(xué)習(xí)中心（Berkeley Vision and Learning Center，簡稱BVLC）開發(fā)。該框架特別適用于快速構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。

Caffe官網(wǎng)網(wǎng)址：https://caffe.berkeleyvision.org/

Caffe的設(shè)計(jì)初衷是考慮表達(dá)性、速度和模塊化，使其在圖像分類等任務(wù)中能夠高效運(yùn)行。此外，Caffe還支持在CPU和GPU之間切換，這使得它在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)具有很高的靈活性和效率。

Caffe不僅由BVLC開發(fā)，還得到了社區(qū)貢獻(xiàn)者的支持，這些貢獻(xiàn)者在GitHub上維護(hù)和開發(fā)該框架。Caffe的應(yīng)用范圍已經(jīng)從最初的視覺研究擴(kuò)展到語音和多媒體領(lǐng)域。

關(guān)于Caffe的更多教程和資源，可以訪問http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/ 和 http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/ ，這些資源提供了詳細(xì)的使用指南和示例。